1. Introduction to Deep Learning / L3. Anaconda - More environment actions

Saving and loading environments

 - 타인과 작업시 내가 작업한 environment를 그대로 전달할 수 있어야, 내가 작성한 코드가 정상실행 된다.

 - conda env export > [environment].yaml 을 입력하면, 패키지를 YAML파일로 저장이 가능하다.

 - conda env export 까지만 입력하면 해당 env내의 모든 패키지(해당 파이썬의 버전 포함)를 추출 가능하다.

# 해당 환경 추출 완료

 - 위의 추출된 내용을 보면 모든 dependencies들이 같이 포함(버전도 포함)됨

 - 추가적으로 > [name].yaml 을 입력하면 해당 YAML파일의 이름을 지정가능

 - 이와같은 방법으로 YAML파일을 공유하여 다른 사용자도 해당 프로젝트의 environment를 동일하게 구성가능

 - env_file로 부터 environment를 생성하려면 

 - #> conda env create -f [environment].yaml 을 입력하면 된다.

Listing environments

 - 내가 생성한 environments의 이름을 까먹은 경우 conda env list를 입력하여 

 - 생성된 모든 env들의 목록을 확인할 수 있다.

 - 특정 env를 사용중이지 않을때의 env는 root 이다.

# 현재 활성화된 env에는 별표가 붙는것을 알 수 있다.

Removing environments

 - 더이상 특정 env를 사용하지 않는경우

 - #> conda env remove -n [env_name] 과 같이 입력하여 삭제 가능하다.

#참고_    

 - 2.x대 버전의 파이썬과 3.x대 버전의 파이썬 환경 모두를 가지고 있는것이 좋다.

 - 깃허브에 자료를 올릴때 env를 export한 YAML파일을 같이 첨부하는편이 좋다. 

 - 그래야 다른 사용자가 내가 올린 코드를 동일한 env에서 실행 할 수 있기 때문